Comment Nomination opère des millions d'exécutions IA par an, du périphérique au cœur de métier

LE PROBLÈME

Industrialiser à l'échelle du million, sans diluer la qualité humaine Nomination a bâti sa réputation sur la vérification humaine de chaque contact, son différenciateur historique face aux bases scrapées automatiquement. Mais le volume entrant, newsletters de nominations, mouvements de dirigeants, mises à jour d'entreprises, croît plus vite que la capacité naturelle d'une équipe manuelle. La question n'était pas de remplacer l'humain, mais d'industrialiser tout ce qui pouvait l'être en amont, à l'échelle de plusieurs millions d'exécutions par an.

LA SOLUTION

Commencer par la périphérie, industrialiser, puis attaquer le cœur de métier Plutôt que d'embaucher une équipe data engineering interne, Nomination opère un modèle hybride : ses experts data restent sur la vérification et la qualité, là où ils créent la valeur, et Tandem opère en continu les pipelines et agents IA en régie. Le parti pris : démarrer sur des process périphériques pour prouver la robustesse, puis remonter progressivement vers le cœur de métier.

01 Démarrer par les process périphériques Premiers pipelines de bout en bout sur des tâches non critiques : enrichissement de bases, recherche d'actualité, identification et matching des nominations. On prouve la robustesse en production avant de toucher au cœur de métier.

02 Industrialiser à l'échelle sur n8n Montée en volume jusqu'à plusieurs millions d'exécutions par an. Gestion des erreurs systématisée, monitoring continu, cadencement des traitements massifs pour tenir la charge sans casser la production.

03 Maîtriser les coûts LLM Bascule sur des briques déterministes pour tous les cas simples, appels LLM réservés aux cas réellement ambigus, choix des modèles par cas d'usage. Résultat : une facture IA qui reste maîtrisée malgré le volume.

04 Remonter vers le cœur de métier, recentrer les humains Extension progressive aux process cœur de métier avec des agents IA spécialisés. Les équipes data internes sont recentrées sur la vérification des flux les plus importants, là où l'humain a le plus de valeur.